In this paper the object recognition performance of a photon counting integral imaging system is quantitatively compared with that of a conventional gray scale imaging system. For 3D imaging of objects with a small number of photons, the elemental image set of a 3D scene is obtained using the integral imaging set up. We assume that the elemental image detection follows a Poisson distribution. Computational geometrical ray back propagation algorithm and parametric maximum likelihood estimator are applied to the photon counting elemental image set in order to reconstruct the original 3D scene. To evaluate the photon counting object recognition performance, the normalized correlation peaks between the reconstructed 3D scenes are calculated for the varied and fixed total number of photons in the reconstructed sectional image changing the total number of image channels in the integral imaging system. It is quantitatively illustrated that the recognition performance of the photon counting integral imaging system can be similar to that of a conventional gray scale imaging system as the number of image viewing channels in the photon counting integral imaging (PCII) system is increased up to the threshold point. Also, we present experiments to find the threshold point on the total number of image channels in the PCII system which can guarantee a comparable recognition performance with a gray scale imaging system. To the best of our knowledge, this is the first report on comparisons of object recognition performance with 3D photon counting & gray scale images.
The purpose of this study was to develop the national park visitor counting system using the ubiquitous sensor network. This system is composed of a sensor node, sink node, gateways, CDMA module, server, and clients. The results of the study were: 1) stable data transmission distance was possible within 100 meters between sensor nodes, 2) the developed counting sensor system showed a network communication stability level of 88.3 percent in 1.2m wide trails. When installed in concentrate use areas or forks of national parks, the visitor counting system will not only contribute to provide reliable visitor counting, but also to improve the quality of national park visitor service, to manage park facilities and natural resources more efficiently, to achieve an information oriented national park system.
Objectives: A people-counting system measures real-time occupancy through motion detection. Accurate people-counting can be used to calculate suitable ventilation demands. This study determined the optimum motion threshold for a people-counting system. Methods: In a closed room with two occupants moving constantly, different thresholds were tested for the accuracy of a people-counting system. The experiments were conducted at 150, 300, 450 and 600 lux. These levels of brightness included the illumination levels of most public indoor areas. The experiments were repeated with three types of clothing coloration. Results: Overall, a threshold of 16 provided the lowest mean error percentage for the people-counting system. Brightness and clothing color did not have a significant impact on the results. Conclusion: A people-counting system could be used with threshold of 16 for most indoor environments.
기존의 피플 카운팅 시스템(People Counting System)은 주로 오버헤드(Overhead) 시점에 설치된 단일 카메라를 활용하기 때문에, 겹침 및 가림 현상과 일정 크기 이상의 소지품, 급격한 조명 변화와 같은 외부 환경적 요인들로 인해 객체 인식에 장애가 발생하고, 다양한 환경에서 카운팅을 수행하기에 어려움이 존재한다. 이에 본 논문에서는 기존 단일 시점 피플 카운팅 시스템의 인식 장애 개선 및 외부 환경적 요인들에 보다 강인하게 카운팅할 수 있도록, 오버헤드 및 전면 시점에 두 개의 깊이 카메라를 활용하는 얼굴 나이 그룹별 피플 카운팅 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 오버헤드 영상 처리, 전면 영상 처리, 동일 객체 판별, 얼굴 나이 그룹 분류, 입퇴장 카운팅의 총 5가지 처리를 통해 얼굴 나이 그룹별 피플 카운팅을 수행한다. 제안 시스템을 C++, OpenCV 및 Kinect SDK를 기반으로 구현하여, 나이 그룹별로 10명씩 총 40명을 대상으로 피플 카운팅 성능과 나이 그룹 분류 성능을 각각 평가하였다. 성능 평가 결과는 피플 카운팅에서 약 98%의 정확도를 나타냈고, 나이 그룹 분류는 약 74.23%의 정확도를 보였다.
Purpose: This study has been conducted to develop a potato yield monitoring system, consisting of a segmentation algorithm to detect potatoes scattered on a soil surface and a counting system to count the number of potatoes and convert the data from two-dimensional images to masses. Methods: First, a segmentation algorithm was developed using top-hat filtering and processing a series of images, and its performance was evaluated in a stationary condition. Second, a counting system was developed to count the number of potatoes in a moving condition and calculate the mass of each using a mass estimation equation, where the volume of a potato was obtained from its two-dimensional image, and the potato density and a correction factor were obtained experimentally. Experiments were conducted to segment potatoes on a soil surface for different potato sizes. The counting system was tested 10 times for 20 randomly selected potatoes in a simulated field condition. Furthermore, the estimated total mass of the potatoes was compared with their actual mass. Results: For a $640{\times}480$ image size, it took 0.04 s for the segmentation algorithm to process one frame. The root mean squared deviation (RMSD) and average percentage error for the measured mass of potatoes using this counting system were 12.65 g and 7.13%, respectively, when the camera was stationary. The system performance while moving was the best in L1 (0.313 m/s), where the RMSD and percentage error were 6.92 g and 7.79%, respectively. For 20 newly prepared potatoes and 10 replication measurements, the counting system exhibited a percentage error in the mass estimation ranging from 10.17-13.24%. Conclusions: At a travel speed of 0.313 m/s, the average percentage error and standard deviation of the mass measurement using the counting system were 12.03% and 1.04%, respectively.
방사성 폐기물 중에 함유된 핵종 및 방사능을 측정하기 위해서는 여러 가지 방사선 계측기가 이용되고 있다. 본 연구에서는 각각의 핵종에 대하여 측정 가능한 검출기를 선정하고 원전 방사성폐기물 중 방사능을 측정 하기위한 시스템을 구성하였다. 그리고 그 계측 시스템의 바탕 값 및 계측효율을 주기적으로 측정하고 품질관리를 위한 관리도를 작성하여 계측기의 안전성을 확보하고 분석결과에 대한 신뢰도를 향상시키고자 하였다. Gamma spectrometer의 바탕 값 평균은 1.59 cps이었으며 표준 시료에 대한 평균값은 45,248 dps로 거의 대부분의 측정값이 $2{\sigma}$ 이내에서 크게 벗어나지 않음을 나타냈다. Low background ${\alpha}/{\beta}$ counting 시스템의 알파 바탕 값 평균은 0.31 cpm이고 알파선 계측효율은 34.38% 이었으며, 베타 바탕 값은 1.3 cpm이고 베타선 계측효율 46.5% 이었다. 또한 액체섬광계수기는 3H 영역에서 바탕 값이 2.52 cpm, 계측효율 58.5% 이었으며, 14C 영역에서의 바탕 값은 3.31 cpm 이었고 계측효율은 95.6% 이었다. 본 연구에서는 바탕 값 및 계측효율로부터 최소검출방사능을 설정함으로써 시료의 측정 가능한 범위를 구하였다. 측정결과, gamma spectrometer의 최소검출방사능은 3.2 Bq/$m\ell$이었으며, ${\alpha}/{\beta}$counting 시스템의 경우는 알파 및 베타 영역에서 각각 20.5 Bq/$m\ell$, 23.0 Bq/$m\ell$이고 liquid scintillation counter의 경우는 3.8 Bq/$m\ell$로 나타났다.
Carbohydrate(CHO) counting is a meal planning approach used with diabetic patients that focuses on carbohydrate as the primary nutrient affecting post-prandial glycemic response. However, it has not been used in meal management of diabetic patients in Korea. CHO counting can be used by clients with type 1 and 2 diabetes. The purpose of the study was to determine the barriers to utilize the CHO counting when three levels of CHO counting were educated to type 2 diabetic patients who started continuous subcutaneous insulin infusion (CSⅡ) therapy by nutrition lectures and counseling. And the CHO-to-insulin ratios were determined for the individual patients who followed the carbohydrate counting as a meal management, and the factors to influence the CHO-to-insulin ratios were selected through the stepwise regression analysis. Twenty- four subjects were received three lectures, and one or two nutritional counseling for a month. The average age of the subjects was 50.7 years, and the duration of diabetes was 9.4 years. Their body mass index (BMI) was 21.5 kg/$m^2$. The difficulties of using CHO counting were 1) confusing the CHO exchange system to diabetic food exchange system, 2) lack of basic nutrition and not distinguishing nutrients such as CHO, fat and calorie, and 3) lack of motivation to make effort to count and record the amount of carbohydrates eaten. Nutritional counseling replenished the nutrition education and made patients practice CHO counting. Average CHO-to-insulin ratios at breakfast, lunch and dinner were 4.1$\pm$3.3, 2.9$\pm$2.6 and 2.9$\pm$3.0units/23g of CHO, respectively. CHO-to-insulin ratios were influenced by gender, age, BMI, post-prandial blood glucose levels and post-prandial c-peptide levels. The effective education and nutritional counseling of CHO counting can make CHO counting applicable to type 2 diabetic patients as meal management for improving glycemic control with less hypoglycemic episode.
In this study, we developed a counting method for non-contact ID cards using an optical fiber displacement sensor instead of the traditionally used friction counting method. The proposed method has the advantage of high speed and automated measurement. For counting non-contact ID cards, an H-type optical fiber sensor, jig part, and counting program are developed separately to build the system and adjust it. Through the experimental test results, it was confirmed that counting is possible with one type of international ID card and one type of financial security card based on ISO7810. Furthermore, by applying the proposed method to 100 ID cards 100 times repeatedly, it was confirmed that it has high accuracy and an error ratio of 0%. We experimentally demonstrated that the proposed counting method for non-contact ID cards using an optical fiber displacement sensor can perform measurements with high accuracy and high speed.
컴퓨터 비전이나 감시영상 시스템에서 유동인구 수 측정은 안전, 스케줄링, 광고효과 측면에서 중요한 과제 중 하나이다. 유동인구 수 측정은 조명변화, 부분적인 폐색, 중첩, 사람검출과 같은 다양한 어려움을 겪고 있다. 가장 큰 문제점은 혼잡한 상황에서 추적되는 객체에 대한 폐색과 중첩이다. 정확한 유동인구 수 측정을 위해 폐색과 중첩은 반드시 해결해야 할 과제이다. 본 논문에서는 기존의 보행자 추적 방법을 개선한 효율적인 유동인구 수 측정 시스템을 제안한다. 기존의 보행자 추적과 달리, 제안된 방법은 평균 필터 추적방법을 적용하여 성능을 향상시킬 수 있음을 보인다. 또한 객체 추적의 성능향상을 위한 프레임 보상, 아웃라이어 제거를 통해서 추적을 개선한다. 그와 동시에 제안된 시스템은 추적된 객체의 다양한 정보를 저장한다. 데이터 셋 S6와 데이터 셋 S7에 대하여 유동인구 수 측정 정확도를 향상시키고 에러율을 줄인다. 또한 제안된 방법은 실시간으로 평균 80fps의 검출을 제공한다.
사람 수 추정은 스마트 홈, 스마트 빌딩, 스마트 자동차 등과 같은 응용 서비스를 제공하기 위해 중요한 기술이다. 최근 COVID-19의 영향으로 사회적 거리두기가 시행되면서 사람 수 추정 기술은 새롭게 주목받고 있다. 사람 수 추정 시스템은 서비스 요구사항에 따라 카메라, 센서, 무선 등과 같은 다양한 방법으로 구현 가능하다. WiFi AP를 활용한 사람 수 추정 방식은 다중경로 정보를 반영하는 WiFi CSI를 활용하는 기술로 낮은 비용으로 실내에서 사용하기에 효과적이다. 기존에 제안된 WiFi CSI 기반 사람 수 추정 시스템은 정확도가 낮아 고품질 서비스를 제공하기 어렵다. 본 논문은 WiFi CSI 데이터에 기반한 딥러닝 사람 수 추정 시스템을 제안한다. 오토인코더를 활용한 데이터 전처리 방식, WiFi CSI 데이터를 변형하는 데이터 증강 기법, 그리고 딥러닝 모델링을 통해 추정 정확도를 높인다. 실험 결과 제안하는 시스템은 최대 6명에 대해 89.29%의 정확도를 보였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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